我认为,无论是Colab还是Cuda的最新更新都抛弃了YOLOv4模型。我之前已经构建了这个笔记本,并用它训练了一个完整的模型,没有任何问题,但现在当我运行完全相同的代码时,没有任何更改,我得到了这个问题: 672 x 672 Darknet error location: .这是我如何运行我的暗网: !./darknet d
我尝试使用Google Colab在我自己的数据集上训练YOLO_v4,但遇到了下一个错误: CUDA status Error: file: .device: File exists!.#adjust max batches down for shorter training above 此错误有时会出现</em
我正在使用谷歌Colab的GPU,但出于某种原因,我得到了RuntimeError: No CUDA GPUs are available。这很奇怪,因为我在Colab设置中都特别启用了GPU,然后用torch.cuda.is_available()测试它是否可用,后者返回true。最奇怪的是,这个错误直到我运行代码大约1.5分钟后才会出现。你会认为如果它不能检测到GPU,它会更早通知我。我在使用完全相同的笔记本<e
我使用Google Colab训练Yolo-v3来检测自定义对象。我是新来Colab和darknet的!.,并且没有显示任何时期的详细信息(我不知道实际运行了多少时期)。实际上,它只用了很短的时间就显示了Done!,并保存了上图所示的权重
然后,我尝试使用以下命令检测测试图像:Error: in the file data/coco.names number of names 80 that isn't